Talep Tahmin Yöntemleri

Tüketicilerin bir mal veya hizmeti belirli bir fiyat seviyesinde almaya hazır oldukları miktarlara talep denir. Her yönetici aldığı kararlarda az ya da çok, bir tür tahmin yer aldığına inanır (Demir ve Gümüşoğlu, 2003: 491). Talep tahmini, yönetim bilimi, üretim planlaması ve kontrolü gibi birçok alanda kullanılan ve işletmeler için stratejik anlamda oldukça önemli bir konudur.

Sağlık kuruluşlarının malzeme ihtiyaçlarını saptamada temel verisi talep tahminleridir (Kobu, 2010: 87). Malzeme tedarik ederken belirsizlikler ve riskler önemli rol oynar. Gelecekle ilgili kararlar alınırken karar sürecindeki riskleri azaltmak için tahmin yapılmaktadır. Talep tahminlerinde göz önüne alınacak prensiplerden bazıları aşağıdaki gibi sıralanabilir (Kobu, 2010: 89).

1. Miktar veya çeşit bakımından büyük olan gruplar için yapılan tahminler duyarlıdır.

33

3. Tahminde sapmaları belirleyecek hata hesaplamaları yer almalıdır.

4. Herhangi bir talep tahmin araştırmasının sonuçlarını uygulamaya geçmeden önce kullanılan yöntemin geçerlilik (validity) testi yapılmalıdır.

Tahmin yöntemleri, sağlık yöneticilerinin planlama ve gelecekle ilgili talepleri yürütebilmelerini sağlayan araçlardan faydalanır. Ancak doğru tahmin yapabilmek için aşağıdaki aşamalar izlenir (Yüksel, 2009: 95; Özcan, 2009: 12-13).

1. Tahmin amacının belirlenmesi,

2. Tahmin yapılacağı zaman diliminin belirlenmesi,

3. Tahmin yapılabilmesi için gerekli verilerin toplanması, verilerin

değerlendirilmesi ve analiz edilmesi,

4. Tahmin yönteminin seçilmesi ve test edilmesi,

5. Tahminin yapılması,

6. Tahmin sonuçlarının geçerliliğinin araştırılması

Tahmin yapmak amacıyla kullanılabilecek çok sayıda tahmin yöntemi bulunmaktadır. Bunlar sayısal olmayan (kalitatif), kişisel görüş ve yargıya dayalı tahmin yöntemleri ve sayısal (kantitatif) tahmin yöntemleri olarak iki ana grupta toplanabilmektedir. Bu yöntemler arasında sağlık sektöründe en sık kullanılan tahmin modelleri aşağıda (Şekil 5.) gösterilmiştir (Akmut ve ark. 1999: 3; Kobu, 2010: 91-103).

34

Şekil 5: Tahmin Modelleri 2.7.1.1.1. Kalitatif (Qualitative) Tahmin Yöntemleri

Tahminlerde kullanılan bilgiler tecrübe, kişisel yargı ve sezgiye dayanan sübjektif yargılara bağlı olarak gerçekleştirilen tahminlerdir (Kobu, 2010: 95; Yüksel, 2009: 95). Öznel yöntemlerden en çok kullanılanları; Delphi tekniği kolektif düşünce yöntemi, Pazar araştırması, yöneticilerin düşünceleri yöntemi ve talebin geçmiş deneyimler yoluyla tahmini yöntemidir (Özcan, 2009: 13; Krajewski, Ritzman and Malhotra, 2013: 466).

a. Delphi Tekniği

Gelecek yıllara ait talebin belirlenmesinde yönetici ve uzman personelin görüşlerinden sıklıkla kullanılan yöntemlerden birisi “Delphi Tekniği”dir. Bu teknikte uzmanların uzmanlık alanları dikkate alınarak görüşlerinden faydalanılır. Uzmanlar arasında uyum sağlayacak teknik “Delphi Tekniği”dir (Özcan, 2009: 13). Sağlık kuruluşlarında tıbbi malzeme ihtiyacının belirlenmesinde hastane yöneticileri, bölüm başkanı, tıbbi malzeme

Tahmin Modelleri Zaman Serisi Niteliksel (Kalitatif) Niceliksel (Kantitatif) Nedensel Modeller Delphi Tekniği Yöneticinin Deneyimi Görüş Toplam Geçmiş Deneyimler Naive Yöntemi Hareketli Ortalamalar Trend Analizi

Üssel Düzeltme Yapay Sinir Ağları Yapay Zeka ve Sezgisel Algılar

Korelasyon Analizi Regresyon Analizi

35

sorumlusu, hemşireler gibi malzeme tüketimini yapan birimlerin uzman personelin görüşlerinden yararlanılması gerekmektedir (Tengilimoğlu ve Yiğit, 2013: 102).

b. Kolektif Düşünce (Görüş Toplama) Yöntemi

Sağlık kuruluşunun çeşitli ünitelerinde çalışan personelin görüşlerinin toplanarak analiz edilmesinden ibarettir. Genellikle toplanan bilgiler bir komite tarafından analiz edilir (Kobu, 2010: 210).

c. Yöneticilerin Düşünceleri Yöntemi

Bu yöntemde, yetkili yöneticilerin ayrı ayrı hazırlayacakları öngörüler, gerekli tartışmalar yapıldıktan sonra bir karar ya da bir üst yöneticinin vereceği karar ile ortaya çıkarak son tahmine ışık tutması söz konusudur (Demir ve Gümüşoğlu, 2003: 497).

d. Talebin Geçmiş Deneyimler Yoluyla Tahmini

Bu yöntemde sağlık kuruluşunun uzun ve kısa dönemde geçmiş yıllara ait veri ve bilgilerinden faydalanılır. Be veriler sayesinde gelecek ile ilgili tahmin yaparken geçmişteki durumun gelecekte de tekrarlanacağı varsayımına göre hareket edilir. Bu yöntemde geçen yılın rakamlarına duruma göre biraz ilave veya azaltma yapılabilir (Tokat, 1994: 42).

Sayısal olmayan bu yöntemlerle sağlık kuruluşları malzeme talep tahminlerini, ihtiyacı karşılayabilir ölçüde gerçekleştirebilir. Kalitatif tahmin yöntemlerinin en büyük sakıncası talep tahmini için öngörüde bulunan kişilerin öznel görüşü ve yargılarıdır. Bu durum kişiden kişiye ve tecrübeye göre değişmesi ve tahminde bulunanın tahmin süresinin uzun ya da kısa periyotlu olması gibi faktörlerde bir araya gelince malzeme talep tahmininde, sayısal olmayan yöntemlerin sayısal yöntemlerle birlikte kullanılması daha olumlu sonuçlar verecektir.

2.7.1.1.2. Kantitatif (Quantitative) Yöntemler

Sağlık kuruluşlarında tahminleme yapılırken; öznel yargı ve görüşlerden etkilenmeyen, tutarlı ve nesnel kararlar verilmesi malzeme temin etme noktasında önemli katkılar sağlamaktadır. Sağlık kuruluşlarının sağlıklı tahminler yapabilmeleri için tahminlerin bilimsel temellere dayandırılması gerekmektedir (Üreten, 2005: 122). Talep tahmininde

36

kullanılan istatistiksel yöntemler ile geçmiş yıllara ait verilerden yararlanılarak gelecekteki talep seviyesi projekte edilir (Kobu, 2010: 85). Sayısal tahmin yöntemlerini iki ana grupta incelemek mümkündür. Zaman serisi analizi yöntemi; geçmiş dönemlerde gerçekleşmiş talep verilerinden yararlanılırken, diğer yöntemde nedensel yöntemler; malzemeye ilişkin geçmiş talep verileri ile bu talebi etkilediği düşünülen diğer verilere ait değişkenler kullanılır.

a. Zaman Serileri Yöntemleri

Bu yöntem geçmişin gözlem ve tahminlerine bakılarak geleceğe ait tahminlerde bulunmak prensibiyle çalışır. Zaman serilerinden yararlanılarak, üretimi öngörülen mal ve hizmetin geçmiş yıllardaki tüketiminin göstermiş olduğu eğilim saptanır ve gelecekteki tahminde aynı şekilde gelişeceği kabul edilerek tahminler yapılır (Kobu, 2010: 98). Sağlık işletmelerinde zaman serilerini kullanarak gelecek ile ilgili öngörülerde bulunurlar (Ulucan, 2012: 36). Zaman serileri grafiğinde gözlem değerleri birtakım dalgalanmalar gösteriri. Bunun sebebi; trend uzun devre, ana devre eğilim),

mevsimlik dalgalanmalar, konjonktürel dalgalanmalar ve düzensiz (rassal)

dalgalanmalar olarak 4 grupta toplanır (Atlas, 2013: 141). Zaman serileri yöntemlerini oluşturan alt yöntemler; naive yöntemi, hareketli ortalama yöntemi, üssel düzeltme ve trend analizi yöntemidir.

b. Naive Yöntemi

Naive yöntemi en basit tahmin tekniği yöntemidir. Naive yöntemi bir sonraki bir sonraki dönem için tahmin değerlerinin, en son gözlenen değere ya da en son gözlenen değerden belirli bir yüzdenin eklenmesi veya çıkartılmasıyla elde edilen değere göre tahminleme yapılmasıdır (Özcan, 2009: 16). Günümüzde sağlık kuruluşları genellikle tıbbi malzeme ihtiyacını hasta sayısı oranındaki artış veya azalış yüzdesini baz alarak belirlemektedir (Tengilimoğlu ve Yiğit, 2013: 105).

c. Hareketli Ortalama Yöntemi

Hareketli ortalama yöntemi geçmiş verilere bakarak bunların ortalaması alınmakta ve bu ortalamayı gelecek dönem tahminleri için kullanmaktadır. Bu yöntem mevsimlik dalgalanmaların talep üzerindeki etkisini ortaya çıkarmaktadır (Tekin, 2003: 234).

37

Tahmin yapılacak dönemlere yakın dönemlerin ağırlıklarının, uzak dönemlere oranla daha fazla olması genellikle istenilen bir durumdur (Ulucan, 2012: 39).

d. Üssel Düzeltme Yöntemi

Üssel düzeltme yöntemi, şimdiki ve geçmiş dönemlerin gerçekleşen değerleri ve tahminlerinin ortalamasına bakarak öngörüde bulunur. Hareketli ortalama yönteminin eksik taraflarını gidermede üstün özellikler taşır (Akmut ve ark. 1999: 36-38).

e. Trend Analizi

Bu yöntem, geçmişte gerçekleşen talepleri baz alarak geleceğe yönelik talep oluşumu üzerinde tahmin yapılmasına dayanır. Geçmişteki tüm koşulların gelecekte de sürmesi beklenen durumlarda, bu yöntem oldukça sağlıklı sonuçlar vermektedir (Demir ve Gümüşoğlu, 2003: 507). Trend analizinin iki temel amacından birincisi, zaman serisinin konjonktürel ve düzensiz dalgalanmaların etkisinden arındırarak, sadece uzun dönem hareketlerin etkisi altındaki seri değerlerini ortaya çıkarmak ikincisi ise seriyi öngörü amacıyla analiz etmektir (Atlas, 2013: 145).

2.7.1.1.3. Nedensel Tahmin Yöntemleri

Nedensel tahmin yöntemleri, regresyon analizi, korelasyon analizi ve yapay zeka ve sezgisel algılar olarak üç başlıkta toplanabilir.

a. Regresyon Analizi

Regresyon analizi, iki ya da daha çok değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılan analiz metodudur. Değişkenler arası ilişkiyi grafik yöntemi ile gösterir. X ve Y gözlem ikililerinin bir grafik üzerinde birer nokta halinde işaretlendiği diyagram şekil serpileme diyagramı olarak isimlendirilir. Serpileme diyagramı üzerinde bağımlı bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin yapısı gözlemlenmektedir. Regresyon analizi, geleceğe yönelik projeksiyonların yapılmasında sağlıklı ve güvenilir sonuçlar verir. Regresyon analizi, aralarında sebep-sonuç ilişkisi bulunan iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek ve tahminde bulunmak amacıyla en küçük kareler yöntemini kullanır (Tokat, 1994: 48).

38

b. Korelasyon Analizi

Korelasyon analizi, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi veya bir değişkenin iki ya da daha çok değişken ile olan ilişkisini test etmek, varsa bu ilişkinin derecesini ölçmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir (Tengilimoğlu ve Yiğit, 2013: 112). Değişkenler arasında bir ilişki varsa, bu ilişki pozitif (aynı yönlü) veya negatif (ters yönlü) olabilir (Yüksel, 2009: 103). Örneğin X marka katater malzeme fiyatı arttıkça, bu malzemeye olan talep azalacaktır. Değişkenler arasında var olan ilişkileri ölçen “korelasyon analizi”dir (Aktaş, 2012: 213). Neden durumundaki (kontrol edilebilen) değişkenlere bağımsız değişken, sonuç durumundaki (kontrol edilemeyen) değişkenlere bağımlı değişken denir (Demir ve Gümüşoğlu, 2003: 530).

c. Yapay Zeka ve Sezgisel Algılar

Son yıllarda gelişen bilgisayar teknolojisi ile beraber geniş bir kullanım alanı bulan yapay zeka teknikleri, en çok optimizasyon amaçlı olarak kullanılmakta ve klasik yöntemlere göre daha iyi sonuç vermektedir (Tengilimoğlu ve Yiğit, 2013: 113). Geleneksel yöntemlerle çözülmesi zor olan problemleri çözmede ve kararsız ortamlarda tahmin yapmada kullanılır. Bu tahmin teknikleri aşağıdaki gibi gruplandırılabilir (Uygunoğlu ve Yurtçu, 2006: 61-67).

1. Bulanık mantık

2. Yapay Sinir Ağları

3. Sinirsel – Bulanık Sistem (Neuro Fuzzy)

4. Genetik Algoritmalar